Modeling Relative Risk Assesment for Infected Plants by Eriophyoid Mites (Acari, Prostigmata) Using Poisson Log Linear Regression Model

Abdullah YEŞİLOVA; Evsel DENİZHAN; Sultan ÇOBANOĞLU

doi:https://doi.org/10.29133/yyutbd.398359

Makale detayları

Modeling Relative Risk Assesment for Infected Plants by Eriophyoid Mites (Acari, Prostigmata) Using Poisson Log Linear Regression Model

Yazarlar:

Abdullah YEŞİLOVA | Evsel DENİZHAN | Sultan ÇOBANOĞLU

Yayıncı:

Van Yuzuncu Yıl University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Yuzuncu Yıl University Journal of Agricultural Sciences 2018 Vol.28 Issue 3, pp.266-270

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2018

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000651512

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

1308-7584

pISSN:

1308-7576

DOI:

https://doi.org/10.29133/yyutbd.398359

Özet:

 


In Poisson regression, the dependent variable of
the mite population relative risk assessment can be estimated as based on
countable data. Due to disappearing data and numerous uncountable values of the
mite population it became difficult to evaluate the risk factor by linear
regression methods. The assessment of variable features of mites
depending on conditions is very suitable for Poisson regression modeling
system. In the this study, the occurrence of rare events such as the occurrence
ratio of infected plants was defined by eriophyid mites on two wheat varieties
and four different localities. The study was constructed by two way possibility table depending on plant
varieties (Triticum aestivum L. and Secale cereale L. (Poaceae) with four locations (Muradiye, Ahlat, Erciş, Doğu
Beyazıt and Iğdır). The reference parameters were Triticum aestivum for varieties, and Muradiye for location,
respectively. The risk assessment of infected plants for Secale cereale is 1.245 times higher as compared to Triticum
aestivum and this difference was found statistically significant
(p0.05). In the Poisson log-linear regression, the dependent variable is a
risk ratio or a relative risk can be estimated as well as countable data. Thus,
Poisson log-linear regression model is a very effective method for analysis of
two-way contingency table. Two-way contingency table is created considering the
eriophyid mite infection ratio depending on location and varieties,
respectively.

.

 


Poisson regresyonunda, akar populasyonu için relatif
risk tahminini esas alan bağımlı değişken sayıma dayalı olarak elde edilebilir.
Bu tip sayıma dalayı olarak elde edilen akar populasyonu için bilinen doğrusal
regresyon yöntemi kullanılarak risk tahmini oldukça zordur. Böyle durumlarda,
Poisson log doğrusal regresyonu oldukça uygundur. Bu çalışmada, enfekte edilen
bitkilerin olma oranları iki farklı buğday çeşidi ve dört farklı lokasyon
tarafından tanımlandı. Çalışmanın veri seti; iki farklı buğday çeşidi (Triticum aestivum L. and Secale cereale L. (Poaceae) ve dört farklı lokasyon (Muradiye, Ahlat, Erciş, Doğu
Beyazıt and Iğdır) kullanılarak iki yönlü tablo halinde verilmiştir. Referans
parametresi olarak çeşit için Triticum
aestivum ve lokasyon için ise Muradiye alınmıştır. Secale cereale’de bitkilerin enfekte olma riski  Triticum aestivum’dan 1.245 kat daha yüksek olduğu
saptanmıştır (p0.05). Poisson log doğrusal regresyon modelinde
bağımlı değişken sayımla elde edilen risk oranı ya da relatif risk biçiminde
tanımlanabilir. Bu nedenle Poisson log doğrusal regresyonu bu tip iki yönlü
tabloya dönüştürülebilen veriler için oldukça etklili bir yöntemdir. Burada,
iki yönlü tablonun oluşumu için çeşitler ve lokasyonlar kullanılmıştır.

.

Makale detayları

Modeling Relative Risk Assesment for Infected Plants by Eriophyoid Mites (Acari, Prostigmata) Using Poisson Log Linear Regression Model

Yazarlar: Abdullah YEŞİLOVA | Evsel DENİZHAN | Sultan ÇOBANOĞLU

Yayıncı: Van Yuzuncu Yıl University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Yuzuncu Yıl University Journal of Agricultural Sciences 2018 Vol.28 Issue 3, pp.266-270

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 9/2018

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000651512

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 1308-7584

pISSN: 1308-7576

DOI: https://doi.org/10.29133/yyutbd.398359

Sayı

Yazarlar:

Abdullah YEŞİLOVA | Evsel DENİZHAN | Sultan ÇOBANOĞLU

Yayıncı:

Van Yuzuncu Yıl University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Yuzuncu Yıl University Journal of Agricultural Sciences 2018 Vol.28 Issue 3, pp.266-270

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2018

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000651512

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

1308-7584

pISSN:

1308-7576

DOI:

https://doi.org/10.29133/yyutbd.398359